XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System手指
2022 - 汽车手指
除了此屏幕优化的 PDF 之外，我们的网站上还有一个内容完全相同的 PDF 版本。打印优化的 PDF 中的页数减少了大约三分之一，因此打印成本显著降低。可以使用左侧的导航侧边栏和文本中的内容来导航此屏幕优化版本。符号导航（左下方）到目录到 Acrobat 搜索功能文本中的引用内部引用（文档内）返回上一屏幕外部引用（在另一个文档中或在互联网上）为了顺利使用提供的导航，我们建议安装最新版本的 Adobe ® Acrobat ®。可在 www.adobe.com 免费下载 Adobe ® Acrobat ® Reader
手指触摸检测
机器学习是“一个研究领域，它使计算机能够学习而无需明确地进行学习” [11]。机器学习的起源始于康奈尔大学的心理学家弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）。基于人类神经系统的机器设计。该机器被称为“ Perceptron”，其目的是识别字母的字母[8]。随着机器学习的领域的增长，可以完成的任务数量也随之增长。例如，对象检测是通过使用机器学习进一步研究，测试和部署的众多任务之一。对象检测是计算机视觉中的视觉识别问题，其目标是在给定图像中找到某些目标类的对象，并为每个对象分配一个相应的类标签。由于近年来基于深度学习的图像分类的成功，它结合了深度学习技术[12]。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。 创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。 在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。 最后，本文将以结论结束。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。最后，本文将以结论结束。
构建和评估手指电动反馈系统以改善手指敏捷
根据世界卫生组织的说法，到2019年，全世界约有5500万人患有痴呆症，预计到2050年，这一数字预计将增加到1.39亿（阿尔茨海默氏病，国际，2023年）。在老年人的认知功能和手部敏捷之间发现了一种关系，揭示了手机敲击运动中的表现会随着认知功能的减少而下降（Suzumura等人，2016，2021）。此外，事实证明，手机攻击性能可用于评估轻度认知障碍的风险（MCI）（Suzumura等，2022）。训练手敏捷不仅可以提高敏捷性和执行功能，而且还可能对认知功能具有长期的好处（Seol等，2023）。这些发现表明，开发有效的方法来改善手动敏捷对于防止老年人的认知能力下降和痴呆症至关重要。
灵巧的手指力吸引VR接口
虚拟现实（VR）的进步减少了用户的经验不同。但是，现实与虚拟性之间的差距持续存在，这些任务需要以微妙的方式将用户的多模式物理技能与虚拟环境结合在一起。当物理性感觉不真实时，在VR EASILY中断中的用户实施例，尤其是当用户调用其天生的偏爱以触摸和操纵他们遇到的事物时。在这项研究中，我们研究了力量意识到的VR接口的潜力，可以使自然连接与用户物理学，并在高技能触摸案例中对其进行评估。将表面肌电图（SEMG）与视觉跟踪相结合，我们开发了一个基于端到端学习的系统，势力，从其前臂SEMG信号中解码用户的灵活的手指力，以直接在标准VR管道中使用。这种方法消除了对手持式触觉设备的需求，从而促进了自然实施。一系列有关VR中的操纵任务的用户研究，该势力比替代解决方案更准确，更健壮和直观。两个概念证明VR应用程序，书法和钢琴演奏，证明了Vi-Sual，听觉和触觉方式之间的良好协同作用，因为ForceSense提供了提高用户在VR中的任务学习表现的潜力。我们的源代码和受过训练的模型将在https：// github上发布。com/nyu-icl/vr-force-aware-multimodal-Interface。
手指的超快捕捉是由皮肤摩擦
纤维的快照已被用作跨人类文化的数千年的一种交流和音乐形式。但是，尚未对这种快速运动的动力学进行系统分析。使用高速成像和力传感器，我们分析了纤维快照的动力学。我们的分析揭示了皮肤摩擦在介导SNAP动力学中的核心作用，通过充当控制所得高速度的闩锁。我们通过用不同的材料覆盖拇指和中纤维，以产生不同的摩擦系数和不同的可压缩性来评估这种摩擦闩锁的作用。在这样做时，我们揭示了纤维垫的可压缩摩擦闩锁可能在最佳调整的摩擦和压缩方案中运行。我们还开发了一种柔软的，可压缩的摩擦的闩锁介导的春季驱动（LAMSA）模型，以进一步阐明摩擦的关键作用及其与可压缩闩锁的相互作用。我们的数学模型表明，摩擦在纤维扣中起着双重作用，既有助于载荷，也可以在阻碍能量释放的同时进行储能。我们的工作揭示了如何将表面之间的摩擦作为可调的闩锁系统利用，并为许多机器人技术和超快速的能量释放结构的摩擦复杂性提供了设计见解。
视觉引导手指运动时的大脑激活
通过视觉引导手部动作进行的计算机交互通常采用抽象的基于光标的反馈或不同程度真实感的虚拟手 (VH) 表示。目前尚不清楚在虚拟现实环境中更改这种视觉反馈的效果。在这项研究中，19 名健康的右撇子成年人使用四种不同类型的视觉反馈执行食指运动（“动作”）和观察运动（“观察”）：简单的圆形光标 (CU)、指示手指关节位置的点光 (PL) 图案、阴影卡通手 (SH) 和逼真的 VH。使用数据手套记录手指运动，并以光学方式记录眼动追踪。我们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 测量大脑活动。与基线相比，动作和观察条件均显示枕颞皮质中的 fMRI 信号响应更强。动作条件还会引起运动、体感、顶叶和小脑区域的双侧激活增加。对于这两种情况，带有移动手指的手部反馈（SH、VH）比 CU 或 PL 反馈导致更高的激活，特别是在早期视觉区域和枕颞皮质中。我们的结果表明，与视觉不完整的手部和抽象反馈相比，在视觉引导的手指运动过程中，皮质区域网络的募集更强。这些信息可能对研究和应用或训练相关范例中涉及人体部位的视觉引导任务的设计产生影响。
手指滑行运动的临床有效性接受触发手指的患者接受类固醇注射：一项随机临床试验
手指滑翔练习被认为可以增强屈肌肌腱偏移。这项研究评估了接受类固醇注射以触发手指后，手指滑翔锻炼的有效性。随机分配接受皮质类固醇注射的触发手指的患者（1：1）以对照和干预组。干预小组必须进行手指练习并定期提交在线练习日志。在24周内触发手指的临床结果，并通过在线调查评估了对手指滑翔练习的符合性。总共分配了38名参与者。基线特征相似，除了干预组的症状持续时间更长（5.2±2.9 vs. 3.6±2.6个月，p = 0.002）。在24周，34（89.5％）和33（86.8％）干预小组参与者对在线调查做出了回应。在数值疼痛评分，Quinelle分级，手指改善率，触发触发的复发，重复注射的需求以及新触发手指位点的发生中没有观察到统计学上的显着差异。运动对数响应率和合规率为85.6％和68.6％。总而言之，与常规护理相比，我们的研究没有建立手指滑翔运动的临床有效性。
成人血糖的自我监测（手指刺测试）和
框4•所有患有1型糖尿病的孕妇和孕妇都有资格使用CGM（请参阅CGM T1DM途径），但如果CGM设备/读取器失败，丢失或丢失或在使用CGM设备时，也需要使用SMBG，则可以使用SMBG。如果一个人无法使用CGM或拒绝CGM设备，则应提供SMBG。•应提供所有患有2型糖尿病或妊娠糖尿病的孕妇和孕妇SMBG 4。他们可能有资格获得CGM（请参阅“ SEL Flash葡萄糖监测指南”。）•患有糖尿病的妇女更有可能患有不良后果，包括胎儿异常，巨糖症和新生儿死亡。胎儿异常和静止出生与怀孕初期的葡萄糖控制质量有关。7•如果计划怀孕的糖尿病女性需要对降血糖疗法的加强，请建议她增加SMBG的频率，以包括禁食水平以及粉刷前和餐后水平的混合物。（请参阅下面的“ SMBG方案的建议”）4。•出生后：将患有糖尿病的妇女推荐给其常规糖尿病护理安排4•请参阅怀孕中糖尿病的良好指南，以获取进一步的建议。
增强灵活性：使用颗粒状的手指弹性伸展
本文介绍了一种生物启发的气动软执行器，旨在模仿人手指的柔韧性运动运动，特别关注通过颗粒状干扰来调节刚度。三腔几何形状 - 蜂窝，矩形和中途 - 以优化曲率性能，利用霉菌星15慢速弹性体进行执行器制造。使用Chia和藜麦晶粒在不可扩展的层中实现了颗粒状干扰，以增强刚度调制。实验结果表明，蜂窝几何形状与天然食指轨迹最紧密地对齐。刚度评估Quinoa的范围为0 - 0.47 N/mm/°，CHIA的范围为0 - 0.9 N/mm/°。与非裁定配置相比，藜麦的执行力量的产量增加了16％，CHIA的力量增加了71％。这种增强的性能对于诸如手部康复等应用特别有益，在这种应用中，自适应刚度和力调节至关重要。颗粒状干扰，尤其是使用Active Chia，为需要可变的刚度和电阻的任务提供了卓越的适应性，使其成为可穿戴机器人应用康复的有前途的候选人。
进化，生物力学和神经生物学收敛以解释选择性手指运动控制
沿进化量表相对有选择地移动纤维的能力增加了。，即使在人类中，当一个数字移动时，其他数字也会移动。意想不到的数字运动的部分原因是手的生物力学及其肌肉的生物力学，部分原因是控制纤维的神经系统。这些神经系统每个都包含许多单个神经元，这些神经元的输出在多个肌肉的脊髓运动神经元库中有差异。由于这些因素会导致运动的运动，因此动力学家移动任何给定的数字的收缩伴随着其他肌肉的收缩，以稳定其他数字和手腕。主要运动皮层（M1）主导着对人类自愿运动的控制，与其他支付的系统一起起作用，以雕刻激动剂，拮抗剂和稳定肌肉的协调作用。在任何手机运动中，神经活动都分布在宽的M1领域，该区域与其他纤维运动过程中的区域广泛重叠。因此，皮质病变永远不会损害仅一位数字的功能。M1或皮质脊髓道的病变损害相对选择性或“个性化”的延伸纤维运动，而不是浮雕。单独的机制可能是强度与个性化的基本恢复。